coursera بهبود شبکه های عصبی عمیق: تنظیم فراپارامتر، منظم سازی و بهینه سازی (Mitalearn-212922)

  • مدت زمان: 5 ساعت 26 دقیقه
  • انتشار: 23 June 2026
  • مدرس: Andrew Ng,Kian Katanforoosh,Younes Bensouda Mourri
  • سطح: متوسط
  • محتوا‌ها: 52
  • زیرنویس فارسی دارد
درباره این دوره:

در دوره دوم تخصص یادگیری عمیق، جعبه سیاه یادگیری عمیق را برای درک فرآیندهایی که عملکرد را هدایت می کنند و به طور سیستماتیک نتایج خوبی ایجاد می کنند را باز خواهید کرد. در پایان، بهترین شیوه‌ها را برای آموزش و توسعه مجموعه‌های تست و تجزیه و تحلیل سوگیری/واریانس برای ساخت برنامه‌های یادگیری عمیق یاد خواهید گرفت. قادر به استفاده از تکنیک های شبکه عصبی استاندارد مانند مقداردهی اولیه، تنظیم L2 و حذف، تنظیم هایپرپارامتر، نرمال سازی دسته ای و بررسی گرادیان باشد. انواع الگوریتم‌های بهینه‌سازی مانند نزول گرادیان دسته‌ای کوچک، Momentum، RMSprop و Adam را پیاده‌سازی و اعمال کنید و همگرایی آنها را بررسی کنید. و یک شبکه عصبی را در TensorFlow پیاده سازی کنید. تخصص یادگیری عمیق برنامه اساسی ما است که به شما کمک می کند قابلیت ها، چالش ها و پیامدهای یادگیری عمیق را درک کنید و شما را برای مشارکت در توسعه فناوری پیشرفته هوش مصنوعی آماده کند. این مسیری را برای شما فراهم می کند تا دانش و مهارت هایی را به دست آورید تا از یادگیری ماشینی در کار خود استفاده کنید، حرفه فنی خود را ارتقا دهید و گامی قطعی در دنیای هوش مصنوعی بردارید.
  • محتوا

    • Announcements
  • Content

    • Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization